فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های حجیم و مقیاس‌پذیر در بستر Google Cloud Platform

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های حجیم و مقیاس‌پذیر در بستر Google Cloud Platform

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های پردازش ابری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Analytics) در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش داده‌های جریانی و مفاهیم تحلیل بلادرنگ
• 2. معماری سامانه‌های داده‌محور در بستر رایانش ابری
• 3. آشنایی با سرویس‌های کلیدی پردازش داده در Google Cloud Platform
• 4. انتخاب مدل مناسب برای پردازش داده‌های جریانی در برابر داده‌های دسته‌ای
• 5. مفاهیم پایه و معماری سرویس Google Cloud Pub/Sub
• 6. طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت پیام‌رسانی با استفاده از Pub/Sub
• 7. معرفی و کاربرد Apache Beam در تحلیل داده‌های جریانی
• 8. مدل‌سازی خط‌لوله‌های داده (Data Pipelines) در Apache Beam
• 9. مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش‌های جریانی
• 10. مفاهیم پنجره‌بندی (Windowing) و تحلیل زمانی در داده‌های جریانی
• 11. مدیریت داده‌های دیررس (Late Data) و اصلاح نتایج پردازش
• 12. معرفی سرویس Google Cloud Dataflow برای پردازش توزیع‌شده
• 13. پیکربندی و اجرای کارهای Dataflow در محیط ابری
• 14. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت منابع در Google Cloud Dataflow
• 15. یکپارچه‌سازی Cloud Dataflow با منابع داده‌های مختلف
• 16. ذخیره‌سازی نتایج پردازش در BigQuery برای تحلیل‌های تحلیلی
• 17. طراحی مدل‌های داده‌ای برای داده‌های جریانی در BigQuery
• 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های اتصالی (Joins) بین داده‌های جریانی و ایستا
• 19. امنیت در خط‌لوله‌های داده و مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سامانه‌های پردازش جریانی
• 21. استفاده از Cloud Monitoring برای پایش سلامت خط‌لوله‌ها
• 22. مدیریت خطاها، بازنشانی (Retry) و بازیابی پس از شکست
• 23. تست و عیب‌یابی خط‌لوله‌های Apache Beam
• 24. مقیاس‌پذیری خودکار در پردازش‌های جریانی ابری
• 25. پیاده‌سازی الگوهای طراحی برای تاب‌آوری در برابر خطا
• 26. تحلیل هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در Google Cloud
• 27. مدیریت نسخه‌بندی و توسعه چرخه‌ی حیات خط‌لوله‌های داده
• 28. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پیش‌بینانه
• 29. کاربرد مدل‌های هوش مصنوعی بر روی جریان‌های داده در زمان واقعی
• 30. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی و بصری‌سازی داده‌های لحظه‌ای
• 31. استفاده از Pub/Sub به عنوان واسط میان‌افزار در معماری‌های میکروسرویس
• 32. بررسی سناریوهای عملیاتی تحلیل داده‌های حسگرها و اینترنت اشیا
• 33. مدیریت داده‌های حجیم در مقیاس جهانی با استفاده از ابزارهای ابری
• 34. بهترین شیوه‌های مستندسازی و نگهداری سامانه‌های داده‌محور
• 35. مطالعه موردی: طراحی یک سامانه تحلیل لاگ‌های امنیتی در مقیاس بزرگ
• 36. اصول حاکمیت داده (Data Governance) در سامانه‌های ابری
• 37. رعایت حریم خصوصی و انطباق با پروتکل‌های حفاظت از داده‌ها
• 38. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در مهندسی داده‌های ابری